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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利大语言模型高语境共情增强回复生成方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117668201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311856151.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权大语言模型高语境共情增强回复生成方法及装置是由陈昱妍;肖仰华;李直旭设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型高语境共情增强回复生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大语言模型高语境共情增强回复生成方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据现有的共情对话数据构建共情对话数据集，共情对话数据集包括不同难易度的多个任务子集；步骤S2，根据共情对话数据集对现有的大语言模型进行训练，得到共情回复模型和强化学习模型；步骤S3，将指定对话输入共情回复模型，得到初始回复；步骤S4，将初始回复输入强化学习模型，得到共情回复。总之，本方法能够在高语境文化中生成更符合情感、角色和性格的共情回复。

本发明授权大语言模型高语境共情增强回复生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种大型语言模型高语境共情增强回复生成方法，用于根据指定对话生成对应的共情回复，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，根据现有的共情对话数据构建共情对话数据集，所述共情对话数据集包括不同难易度的多个任务子集； 步骤S2，根据所述共情对话数据集对现有的大语言模型进行训练，得到共情回复模型和强化学习模型； 步骤S3，将指定对话输入所述共情回复模型，得到初始回复； 步骤S4，将所述初始回复输入所述强化学习模型，得到所述共情回复， 其中，所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S2-1，根据所有所述任务子集对所述大语言模型进行有监督微调，得到微调大语言模型； 步骤S2-2，根据所述微调大语言模型对各个所述任务子集生成对应的多个回复作为回复数据； 步骤S2-3，根据各个所述任务子集的所有所述回复数据构建对应的奖励模型； 步骤S2-4，将所有所述任务子集进行随机排序，得到第一排序； 步骤S2-5，根据所述第一排序，依次通过各个所述任务子集对所述微调大语言模型进行单轮对话元学习得到第一EM模型，对所述微调大语言模型进行多轮对话元学习，得到第二EM模型； 步骤S2-6，根据所述第一EM模型和所述第二EM模型对所述第一排序进行重排序，得到所述难易度从易到难的第二排序； 步骤S2-7，根据所述第二排序，依次通过各个所述任务子集对所述微调大语言模型进行强化学习直至满足预设性能阈值，则得到所述共情回复模型； 步骤S2-8，根据所述奖励模型对所述共情回复模型进行强化学习，得到所述强化学习模型， 其中，在所述步骤S2-3中，所述奖励模型为softmax层替换为线性层的现有大语言模型， 所述奖励模型的输入为所述回复，所述奖励模型的输出为该回复对应的回复质量分数， 所述奖励模型在训练过程中的损失的表达式为： ， 式中为所述回复数据中的一个回复，为由所述回复数据中两两回复构建得到的所有排名对的集合，和为所述排名对中的两个回复，且为排名较高的回复，为排名较低的回复，为所述奖励模型的标量输出，为所述回复数据中回复的总数， 多个所述任务子集包括SER任务子集、SRER任务子集、SPER任务子集、SRPER任务子集、BER任务子集、BPER任务子集和ERPM任务子集， 所述SER任务子集为面向语言的共情回复，侧重于基于对话历史生成回复，通过现有的大语言模型获取与特定情感相关的用户问题，并制定相应的共情回复， 所述SRER任务子集为面向语言的角色引导共情回复，基于所述SER任务子集，通过将角色集成到所述对话历史中构建得到， 所述SPER任务子集为面向语言的人格引导共情回复，基于所述SER任务子集，通过将对话历史与性格融合构建得到， 所述SRPER任务子集为面向语言的角色-性格引导共情回复，基于SER任务子集，通过结合情感、角色和性格进行共情回复构建得到， 所述BER任务子集为面向行为的共情回复，侧重于行为的回复， 所述BPER任务子集为面向行为的人格引导共情回复，侧重于不同的性格影响行为驱动的回复， ERPM任务子集为情感-角色-性格模式确定，通过将所述SER任务子集、所述SRER任务子集、所述SPER任务子集和所述SRPER任务子集融合得到。

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